河北友元管道制造有限公司

   

　　量子位 | 公眾號 QbitAI

　　接近兩個小時，黃仁正面回答關于英偉達一路在大模型時代漲到4萬億美元市值的勛都種種問題。

　　黃仁勛在“硅谷最受歡迎播客”的被問全新訪談，信息量有點高。毛頂

　　視頻發布半天，商去單在油管上的提錯觀看量已經超過10萬+。

　　網友還銳評：很少看到黃仁勛這么激動。黃仁??

　　太長不看版，勛都重點筆記放在這里了：

• 輸入是被問電子，輸出是毛頂Token，在這中間是商去英偉達。

• AI不會使軟件變得廉價、提錯同質化，黃仁Agent的勛都普及會快速提高工具部署率，帶來更高速的被問增長。

• TPU對英偉達沒有威脅。英偉達GPU讓新算法的發明變得容易。

• 英偉達沒有更早投資OpenAI等，是“認知有誤”，也是“無可奈何”。

• 英偉達的哲學是“必須做的事，但越少越好”。

• 英偉達從不做加錢就先給GPU的事。

• 即使沒有深度學習，英偉達依然會專注加速計算。

　　更多細節，萬字實錄在此奉上（內含老黃激烈反駁）。

　　英偉達的護城河

　　（播客主持人Dwarkesh Patel提問以下簡寫為Q）

　　Q：軟件公司正在經歷估值暴跌，因為人們認為AI會使得軟件變得廉價。一個可能顯得天真的觀點是：英偉達從根本上是在做軟件，而制造由其他人完成。如果軟件變得廉價，英偉達會不會也失去護城河？

　　黃仁勛：歸根結底，必須有某種東西將電子轉化為Token。

　　這種從電子到Token的轉化，以及時間讓Token變得更有價值的過程，是很難變得同質、廉價的。

　　從電子到Token的旅程是如此不可思議。讓一個Token比另一個更有價值，其中投入的藝術、工程、科學和發明是顯而易見的。我們正在實時見證這一過程，而其中所涉及的一切還遠未完全被理解，這一旅程遠未結束。我其實對你所說的假設是否會發生持懷疑態度。

　　當然，我們會讓這一過程更高效。你提問的方式正好是英偉達運營的精神模式：輸入是電子，輸出是Token。在這之間就是英偉達。

　　我們的工作是付出必要的努力，同時盡可能少地干預，以實現這種轉化能力的最大化。所謂“盡可能少地干預”，意味著不是必須要我們做的事，我們就交給合作伙伴，讓其成為生態系統的一部分。

　　今天的英偉達擁有最大的合作伙伴生態系統，包括上下游供應鏈、所有的計算機公司、應用開發者和模型制造者。

　　可以把AI看作一個五層蛋糕，我們的生態系統覆蓋了每一層。我們盡可能做更少的事，但事實證明，我們不得不做的那部分難度異常巨大。我不認為這個部分會變得同質化。

　　實際上，我也不認為軟件公司、工具開發者會失去護城河……如今大多數軟件公司都是工具開發者。例如，Excel是工具，PowerPoint是工具，Cadence制造工具，Synopsys也制造工具。我和大家的看法正好相反，我認為Agent的數量將會呈指數增長，工具的用戶數量也會呈指數增長。這些工具部署數量很可能會激增。

　　今天，我們受限于工程師的數量。但未來，會有大量Agent來支持工程師，以前所未見的方式去探索設計空間，而今天我們所使用的工具并不會被拋棄。

　　我認為工具的普及會使軟件公司飛速增長。之所以還沒有完全發生，是因為Agent在使用這些工具時還不夠高效。要么這些公司自己會構建Agent，要么Agent會進化到能夠高效使用這些工具。我認為兩者會結合在一起。

　　Q：在你們最近的申報文件中，英偉達在代工廠、內存和封裝等方面的采購承諾接近1000億美元。SemiAnalysis說你們的相關采購承諾實際上達到2500億美元。

　　有一種解釋是，英偉達的護城河其實在于你們提前鎖定了這些稀缺組件的供應鏈。這是否是英偉達接下來幾年間最大的護城河？

　　黃仁勛：這是我們能做到但別人很難做的事情。

　　我們在上游做了巨大的承諾。有些承諾是顯性的，比如您提到的這些采購合同。而有些承諾則是隱性的，例如很多上游的投資是由我們的供應鏈合作伙伴推動的，因為我會對這些廠商的CEO說：“讓我來告訴你這個行業規模會有多大，讓我向你解釋原因，讓我跟你一起推演，并展示我所看到的。”

　　通過這種方式，我不斷地向不同領域上游產業的CEO們傳遞信息、激勵他們并與他們達成一致。這樣一來，他們愿意進行投資。為什么他們愿意為我投資，而不是其他人？因為他們知道，我有能力承接他們的供應，并通過我的下游銷售出去。

　　事實是，英偉達的下游供應鏈以及需求規模非常龐大，他們愿意為此投資。

　　如果你參加過GTC，你會對它的規模和與會者數量感到驚訝。那是一個完整的360度全景，匯聚了人工智能的整個宇宙。大家聚在一起，因為他們需要彼此了解。我把他們聚集在一起，讓下游能夠見到上游，讓上游能夠見到下游，同時大家還可以看到人工智能的最新進展。最重要的是，他們還可以見到那些人工智能原生公司和初創企業，并親眼目睹我告訴他們的一切。我把大量時間用于向我們的供應鏈、合作伙伴和生態系統直接或間接地傳遞有關未來機會的信息。

　　有人總是說：“黃仁勛，你的大多數主題演講就是一個接一個的發布。”事實上，我的演講中總有一部分很“折磨人”，幾乎像在上課。我是故意的，我需要確保我們的整個供應鏈——無論是上游還是下游——都了解正在發生的變化，理解這些變化為什么會發生、何時發生以及規模多大，并能像我一樣系統性地推理出來。

　　回到護城河的問題，我們正為未來做準備——如果未來幾年我們的業務規模達到一萬億美元，我們的供應鏈已經為此做好了準備。如果沒有我們的市場覆蓋率和業務驅動力……正如現金流有其流通性一樣，供應鏈也存在其流動性。如果沒有足夠頻繁的業務流動性，就沒有人會愿意建立供應鏈來支持架構上的擴展。我們能夠承受這么大的規模擴展，是因為我們下游的需求非常龐大。而大家已經親眼見證了這一點。這使我們能夠以現在的規模去完成我們所做的一切。

　　Q：我想更具體地了解上游是否能夠跟上需求。過去的幾年中，你們的年收入不斷翻倍，你們向全球提供的浮點運算能力（flops）增長更是超過了三倍。

　　黃仁勛：在現在這種規模下做到收入翻倍確實令人難以置信。

　　Q：確實如此。但當我們談到邏輯芯片時，你們是臺積電N3節點的最大客戶，同時也是N2節點的主要客戶之一。據SemiAnalysis預測，今年AI將占N3產能的60%，而明年將達到86%。在這種情況下，如果你們已經占據了多數產能，怎么繼續實現翻倍增長？現在是不是處于這樣一種狀態：AI算力的增長率必須因為上游而放緩？你們是否看到了繞開這個問題的方法？我們如何讓晶圓廠的產能每年增長1倍？

　　黃仁勛：從某種程度上來說，瞬時需求已經超過了全球上游和下游的供應總量。在任何時刻，我們都可能被“水管工”的數量所限制，這確實會發生。

　　Q：那明年的GTC大會應該邀請水管工們來參會（笑）。

　　黃仁勛：這個主意不錯（笑）。但擁有超越行業供應能力的需求是好事。顯然，情況相反的話就不妙了。如果供應和需求之間的差距過大，行業會迅速向缺口聚合。例如，你會發現，現在幾乎沒人再談論CoWoS封裝技術了。

　　Q：為什么？

　　黃仁勛：原因在于過去兩年行業已經對此進行了大量投資，其規模甚至翻倍增長了幾次。目前我們在這方面處于相當不錯的狀態。臺積電現在知道，CoWoS的供應能力必須跟上邏輯芯片和內存的需求。他們正在把CoWoS和未來的封裝技術擴展到和邏輯芯片同步發展的水平。這非常棒，因為曾經一段時間里，CoWoS和HBM內存技術還被視為一種“特種技術”。但現在它們已經成為主流計算技術。

　　當然，現在我們能夠更廣泛地影響供應鏈。AI革命的早期，我就已經在說我現在說的很多話了。當時，有些人相信并為此進行了投資，比如美光的桑杰（Sanjay）和他的團隊。我對那次會議印象非常深刻，我清晰地闡明了為什么事情會這樣發生以及對未來的預測。而他們真的加倍投入了，與我們在LPDDR和HBM內存領域建立了合作。這無疑為他們公司帶來了巨大的發展。有一些人來的稍晚，但現在他們也都到場了。

　　我們對每一個瓶頸問題都給予了極大的關注。現在我們在提前幾年預判這些瓶頸。例如，過去幾年內我們與Lumentum、Coherent以及硅光子生態系統的合作投資，確實重塑了供應鏈。我們圍繞著臺積電建立了完整的供應鏈，在COUPE項目上與他們合作，發明了一堆新技術，并將專利授權給供應鏈以保持其開放性。

　　我們通過新技術、新工作流程、新檢測設備以及投資，來幫助合作伙伴擴展產能。你可以看到，我們正試圖通過生態系統的建構，確保供應鏈能夠支持這種規模化的發展。

　　Q：看起來有些瓶頸比其他的更容易解決。將CoWoS擴展到更大規模可能相對容易——

　　黃仁勛：順便說一下，我挑了最難的一個例子。

　　Q：哪個？

　　黃仁勛：管道工和電工。

　　這也是我對某些“末日論者”感到擔憂的一點，這些人總是在描述工作被終結，崗位將消失的問題。如果我們勸人們不要做軟件工程師，那我們將會面臨軟件工程師短缺的問題。

　　同樣，十年前也有人做過類似的預測，那時一些悲觀主義者說：“無論你做什么，都不要成為放射科醫生。”你現在可能還能在網上找到那些說放射科醫生這個職業會首先消失的視頻。但現在發生了什么？我們恰恰缺少放射科醫生。

　　Q：回到之前關于某些瓶頸更容易解決的問題。如何每年制造2倍的邏輯芯片？邏輯芯片和內存芯片的擴展受到極紫外光刻（EUV）的限制。如何做到每年2倍增長？

　　黃仁勛：這是可以快速擴展的。這些都不難，只需要需求信號。一旦你能夠造一個，就可以造十個，接著就可以造一百萬個。所有這些都很容易復制。

　　Q：你們會介入多深？會去和ASML溝通嗎，告訴他們：“看看三年后的需求吧。為了讓英偉達每年實現2萬億美元的營收，我們需要更多EUV光刻機。”

　　黃仁勛：有些我得直接開口，有些則是間接實現的。比如我說服了臺積電，ASML自然會被說服。關鍵是我們必須考慮關鍵瓶頸。但只要臺積電被說服了，幾年內你就會看到足夠的EUV設備。

　　我的觀點是，沒有哪個瓶頸會持續超過兩三年。

　　與此同時，我們在提升計算效率方面也在取得巨大進步。例如，Hopper到Blackwell架構的效率提升達到30-50倍。因為CUDA的靈活性，我們能夠開發出全新的算法。此外，我們在提高計算效率的同時也在增加產能。這些問題對我來說都沒有那么值得擔心。真正帶來風險的是下游問題，比如限制能源擴展的政策。沒有能源，你不可能建立一個工業；沒有能源，你不可能建立一家新的制造企業。

　　我們要重塑美國的工業。我們希望帶回芯片制造、計算機制造和封裝工藝；我們希望建造新的東西，比如電動車、機器人；我們希望建造AI工廠。但你無法在沒有能源的情況下完成這些，并且這些問題都需要很長時間去解決。相比之下，芯片產能的問題只需要2-3年即可解決。CoWoS產能擴展也是2-3年的事。

　　Q：很有趣。我覺得我邀請的嘉賓有時會表達完全相反的觀點。在這種情況下，我欠缺技術知識來判斷。

　　黃仁勛：好消息是你現在在和一位專家交談（笑）。

　　TPU沒有威脅，英偉達在“重新定義計算方式”

　　Q：我有一個關于競爭對手的問題。世界上排名前三的AI模型中有兩個——Claude和Gemini，都是在TPU上訓練的。這對英偉達未來意味著什么？

　　黃仁勛：我們構建的東西與TPU非常不同。

　　英偉達構建的是加速計算（Accelerated Computing），而不是僅僅一個張量處理單元（TPU）。

　　加速計算可以用于各種用途：分子動力學、量子色動力學、數據處理、數據框架、結構化數據和非結構化數據。它還用于流體動力學和粒子物理學。此外，我們也用它進行AI計算。

　　加速計算更加多樣化。盡管今天大家都在談論AI，并且AI的確非常重要且具有深遠影響，但計算的范圍遠比這更廣泛。

　　英偉達重新定義了計算的方式，從通用計算過渡到加速計算。我們的市場覆蓋范圍遠遠大于任何TPU或ASIC（應用專用集成電路）能夠達到的水平。我們是唯一一家能夠加速各種應用的公司。我們擁有一個龐大的生態系統，所以各種框架和算法都能在英偉達的平臺上運行。

　　另外，大多數自建系統都不是為方便他人操作而設計的。我們的系統之所以無處不在，包括在Google、Amazon、Azure和OCI（Oracle云基礎設施）上，是因為任何人都可以使用我們的系統進行操作。

　　如果你想通過租賃方式運營這些計算能力，你最好有大規模的、多行業的客戶生態系統來消化這些資源。如果你想自用，我們顯然也可以幫助你操作這些計算系統，比如我們為Elon Musk的xAI提供支持。而由于我們能夠支持任何公司和任何行業的運營商，你可以將它用于打造專門用于科學研究和藥物發現的超級計算機，比如Eli Lilly。我們可以幫助他們操作自己的超級計算機，用來加速藥物發現和生物科學的整個多樣化流程。

　　有大量應用場景是TPU無法覆蓋的。英偉達把CUDA打造成一個出色的張量處理單元，但它也能處理數據處理、計算、AI等的整個生命周期。我們的市場機會更廣，覆蓋面更大。因為我們支持世界上所有類型的應用，你可以在任何地方建立英偉達系統，并確信它會有客戶需求。這是一個完全不同的概念。

　　Q：接下來是一個長問題。你們的營收非常驚人，而這些錢并不是來自制藥或者量子計算領域。之所以能有每季度600億美元的收入，是因為AI是一種史無前例的技術，其增長速度也同樣前所未有。

　　所以問題是，對于人工智能而言，究竟什么才是最合適的選擇？我對細節不熟，但和我的AI研究員朋友交流時，他們說：“看看TPU吧，它是一個大型的行列式陣列，非常適合執行矩陣乘法，而GPU則非常靈活。GPU在有大量分支或非規則內存訪問時表現優異。”

　　但AI本質是什么？它只是一次又一次地進行可預測的矩陣乘法。你不需要為warp調度器或線程和內存組之間的切換浪費任何芯片面積。而TPU確實針對當下AI計算的主要增長需求和用例進行了優化。我想知道你對此有何回應。

　　黃仁勛：矩陣乘法確實是AI的重要部分，但它并不是全部。如果你想開發一種新的注意力機制，以不同方式解耦，或者發明一種全新的架構，比如混合SSM（狀態空間模型），你就需要一個通用可編程的架構。如果你想構建一個融合擴散模型和自回歸模型，你也需要一個通用可編程的架構。我們可以運行你能想象到的一切。這是我們的優勢：我們的架構讓新算法的發明變得容易，因為它是一個可編程的系統。

　　發明新算法的能力正是推動AI快速進步的真正原因。像TPU這樣的設備同樣受到摩爾定律的限制，增速約為每年25%。而唯一能實現10倍或100倍躍升的方法，就是從根本上改變算法和計算方式。

　　這是英偉達的核心優勢。我們之所以能實現從Hopper到Blackwell 50倍的性能改進……當我第一次宣布Blackwell比Hopper的能效高出35倍時，沒有人相信。后來Dylan寫了一篇文章指出我其實“故意保守”了，實際是50倍。這根本不可能僅僅依賴摩爾定律來實現。我們解決這個問題的方法是通過新模型，比如MoE，在計算系統中并行化、解耦并分布式實現。沒有CUDA的支持，要開發這樣的新內核幾乎是不可能的。

　　我們的優勢在于，英偉達的架構具備編程靈活性，同時我們也是一家極具協同設計能力的公司。我們甚至可以將一些計算卸載到計算架構中，比如NVLink；或者集成到網絡中，比如Spectrum-X。我們能夠同時影響處理器、系統、架構、庫和算法的各個環節。如果沒有CUDA，我甚至不知道該從哪開始開發。

　　Q：這涉及到一個有趣的問題，即關于英偉達客戶群的特點。目前，你們60%的收入來源于五大超級云服務商。在一個不同的時代，面對不同的客戶——比如做實驗的教授們，他們需要的是CUDA。他們無法使用其他加速器，只需要運行配備CUDA的PyTorch，并確保一切都可以順利被優化。

　　但這些超級云服務商有足夠的資源來編寫自己的內核。實際上，為了獲取他們特定架構所需的最后那5%的性能，他們必須這樣做。Anthropic和Google已經轉向他們自己的加速器，比如TPUs和Trainium。即使是使用英偉達GPU的OpenAI，也開發了像Triton這樣的工具，因為他們需要自己的內核。從CUDA C++到cuBLAS和NCCL，他們擁有一個完整的獨立棧，并且能夠編譯到其他加速器上。

　　在大多數客戶可以并實際在構建CUDA替代品的情況下，CUDA是否仍然是讓前沿AI領域依然選擇英偉達的關鍵？

　　黃仁勛：CUDA是一個豐富的生態系統。如果你想在任何計算機上開發軟件，首先選擇CUDA絕對是聰明的選擇。因為生態系統如此豐富，我們支持每一個開發框架。如果你想創建自定義內核…… 比如我們對Triton有巨大貢獻。Triton的后端包含了大量英偉達的技術。

　　我們非常樂意幫助每個框架變得盡善盡美。市面上有很多很多框架，比如Triton、vLLM、SGLang，以及更多新興的強化學習框架，比如verl和NeMo RL。關于后訓練和強化學習，這片領域正在快速爆發式增長。所以如果要在一個架構上構建，基于CUDA是最明智的選擇，因為你知道這個生態系統是強大且靠譜的。

　　你會知道如果出了問題，大概率是在你的代碼中，而不是在底層那一大堆代碼里。別忘了，當你在構建這些系統時，要面對的代碼量是巨大的。當某些東西無法工作時，是你出問題了，還是計算機有問題？你會希望始終是你出錯了，并且相信計算機的健壯性。當然，我們自己的系統也有問題，但它已經過深度的優化，你至少可以在這個可靠的基礎上構建。這是第一點：生態系統的豐富性、可編程性和能力。

　　其次，如果你是一個開發人員，在構建任何東西時，最重要的事情就是安裝基礎。你希望自己開發的軟件能運行在很多其他計算機上。你開發的軟件不僅僅是為自己構建的，還要給自己的團隊甚至其他團隊使用。如果你是一位框架開發者，英偉達的CUDA生態系統就是一個無價的硬件與軟件寶庫。

　　世界上部署了數億英偉達GPU，每個云平臺上都有它。A10、A100、H100、H200，各種L系列及P系列設備，種類繁多，形態各異。我們基本上無處不在。這種龐大的安裝基礎意味著，一旦開發完成，你的軟件或模型就能在世界上任何地方運行，這種價值是不可估量的。

　　最后，我們在云平臺上的普及率也讓我們真正獨一無二。如果你是AI公司或開發人員，不確定將與哪家云服務供應商合作，或者不確定在何處運行系統，英偉達的系統可以覆蓋所有地方——包括直接在你們公司內部運行。這種生態系統的豐富性、安裝基礎的廣泛性，加之靈活的部署模式，使得CUDA不可替代。

　　Q：這確實有道理。我感興趣的是，這些優勢對你們主要的客戶來說是否依然顯得那么重要。對于大部分產業中的用戶，這可能非常重要。但對于實際上能夠構建自己軟件棧的客戶——這類客戶占你們收入的大頭，尤其在一個AI越來越強大的世界里……問題最終變成了：如果超大規模的企業都能編寫自己的內核，而不是依賴CUDA，英偉達還能否維持目前的利潤率？

　　黃仁勛：我們公司分配在這些AI實驗室里的工程師數量是驚人的。

　　我們為他們持續優化他們的軟件棧，原因在于沒有人比我們更了解自己架構的復雜性與細節。

　　這些架構不像CPU那么“通用”。CPU就像一輛凱迪拉克，運行平穩，性能沒有極端起伏，任何人都能很好地駕駛它。但英偉達的GPU和加速器更像一級方程式賽車。我可以想象每個人都能夠以100英里/小時的速度駕駛這些GPU，但要真正跑出極限，就需要極高的專業知識。我們也使用大量AI來優化我們現有的內核庫。

　　我很確定在未來很長一段時間內，我們的專業知識對于合作的AI實驗室來說依然不可或缺。我們經常能夠讓他們的軟件棧優化再優化，使性能提升1至2倍。有時優化一個特定內核，性能能直接提升2倍或3倍。這種提升對于運行大量Hopper或Blackwell設備的客戶來說是非常重要的，因為它們直接增加整個設施的效率，相應地提高客戶的收入。

　　毫無疑問，英偉達的計算軟件棧在性能總擁有成本（TCO）方面是世界上最優的。沒有任何單個平臺可以提供比我們更高的性能-TCO比例。基準測試就在那里，我鼓勵TPU或Trainium使用InferenceMAX、MLPerf來展示他們所謂驚人的推理成本優勢，但沒人愿意出來展示。從第一性原理來說，這根本不合理。

　　我認為我們之所以如此成功，原因很簡單：我們的總擁有成本（TCO）非常出色。

　　其次，你提到我們60%的客戶來自五大云計算公司，但是其中大部分業務其實是面向外部客戶的。

　　他們之所以選擇我們，是因為我們擁有強大的客群覆蓋能力。我們能為他們帶來全球最出色的客戶。這些客戶選擇英偉達，是因為我們特有的廣泛覆蓋與多功能性。

　　我認為飛輪效應來自幾個方面：我們的安裝基礎，我們架構的可編程性，我們生態系統的豐富性，以及大量AI公司的存在。

　　現在有成千上萬家AI公司。如果你是這些AI初創公司之一，你會選擇哪種架構？你會選擇全球最普及的架構——那就是我們。你還會選擇擁有最龐大安裝基礎的架構——那也是我們。還有一個擁有豐富生態系統的架構——這也是英偉達獨有的優勢。

　　所以，這就是飛輪所在。我們成功的核心原因包括：

　　第一，性能與成本的優勢。我們的每美元性能非常出色，客戶的成本最低。

　　第二，能效優勢：我們的每瓦性能是全球最高的。如果一家公司建造了一個1GW的數據中心，這個數據中心必須能夠帶來最大化的收益和盡可能多Tokens，這直接轉化為收入。而我們擁有全球每瓦Token最多的架構。

　　最后，如果你的目標是出租基礎設施，我們擁有全球最多的客戶。

　　Q：有趣。我認為問題的關鍵在于市場結構到底是什么樣的。也許會存在這樣一個世界，有成千上萬家AI公司，它們的計算量份額大致相等。但從五大云服務商的角度看，實際上使用這些計算資源的是Anthropic、OpenAI，以及有能力自己構建各種加速器的大型基礎模型實驗室。

　　黃仁勛：不，我認為你的假設是錯誤的。

　　Q： 也許吧，但讓我問你一個稍微不同的問題。

　　黃仁勛：不，讓我糾正你的假設。

　　Q：好。讓我換個問題問你。

　　黃仁勛：但仍要保證讓我糾正這個假設。因為這對AI太重要了，對科學的未來太重要了，對行業的未來也太重要了。這個假設……聽我說——

　　Q： 讓我先完成問題，然后我們可以一起探討這個話題。

　　黃仁勛：好的。

　　Q： 如果關于價格、性能和每瓦性能等這些指標是真的，那么你怎么看這樣一件事情？比如說，Anthropic最近剛剛宣布，他們與博通和谷歌達成了一份多吉瓦級別的TPU計算協議，他們的大多數計算都是通過TPU完成的。

　　顯然，對于谷歌來說，TPU提供了主要的計算資源。而根據我的觀察，這些大型AI公司，似乎他們的大部分計算資源……曾經是完全依賴英偉達的，但現在不是了。所以，如果這些參數數據在紙面上都是真的，你怎么看這些公司仍然選擇其他加速器的情況？

　　黃仁勛：Anthropic是一個特殊案例，不是一個趨勢。如果沒有Anthropic，TPU還會有增長嗎？完全靠Anthropic支撐。如果沒有Anthropic，Trainium會有增長嗎？完全也是靠Anthropic。這里不是說有大量的ASIC機會，而是只有一個Anthropic。

　　Q： 但是OpenAI和AMD之間的合作……他們正在自研自己的Titan加速器。

　　黃仁勛：是的，但是我們都可以承認，OpenAI的主要計算依然依賴英偉達。我們仍在大量合作。

　　我并不介意其他公司嘗試使用不同的東西。如果他們不試試這些產品，他們怎么會知道我們的有多好？我們也需要被提醒，必須不斷努力，才能維持我們今天的地位。

　　總是會有夸大的說法。但是，看看過去被取消的ASIC項目數量。要做出比英偉達好的產品并不容易。其實也并不明智。當然英偉達肯定會有遺漏的地方，在我們的規模和速度上，我們是唯一一家每年都在大幅度推動技術躍升的公司——每一年。

　　Q： 我想他們的邏輯可能是：“嘿，這些產品不需要更好，只要不比英偉達差70%就可以了”，因為從你們這買要支付70%的利潤。

　　黃仁勛：別忘了，即使是ASIC，利潤率也非常高。假設英偉達的利潤率是70%，ASIC的利潤率也接近65%。你到底省了多少？

　　Q：你是指博通？

　　黃仁勛：是的。你總要給某家公司支付費用。從我所了解的數據來看，ASIC的利潤率非常高。他們自己也這么認為，并且驚人的ASIC利潤率感到自豪。

　　很久以前，我們并沒有能力做這樣的事情。當時，我并沒有深刻意識到，建立一個像OpenAI或Anthropic這樣的基礎AI實驗室是多么困難，他們需要供應商做出巨大的投資。我們當時無法提供數十億美元的投資讓Anthropic使用我們的計算資源，但谷歌和AWS可以。他們在早期投入了巨額資金，使Anthropic最終使用了他們的計算資源。而當時我們沒法做到。

　　我的失誤在于沒有深刻認識到AI實驗室們別無選擇，風險投資公司永遠不會向一個實驗室投資50-100億美元。不過即使我明白這一點，我認為當時我們也無法做到。好在我不會再犯同樣的錯誤了。

　　我很高興能投資OpenAI，并幫助他們擴展。我也很高興后來Anthropic找到我們時，我們能夠投資支持他們。過去我們做不到，如果能重來——如果當時的英偉達有我們今天的規模——我將十分樂意這么做。

　　英偉達為什么不做超級云服務商？

　　Q：這確實很有意思。多年來，英偉達一直是AI領域賺錢最多的公司。現在你們在進行投資，據報道，你們已經向OpenAI投資了高達300億美元，向Anthropic投資了100億美元。而現在，他們的估值已經顯著增長，我相信它們還會繼續增長。

　　所以，在這些年里，你們一直為這些公司提供算力，你們能看到它們的發展方向。幾年前，甚至就在一年以前，他們的估值僅是現在的十分之一，而當時你們手頭有充裕的現金。按理說，有一種可能是，英偉達自己可以打造一個基礎研究實驗室，進行巨額投資讓這一切成為可能，或者在高額估值之前更早完成你們現在所做的交易。我很好奇，為什么不早點做呢？

　　黃仁勛：我們在能夠做到的時候就馬上做了。如果更早具備條件，我也愿意更早去做。但當Anthropic需要我們這么做的時候，我們并不具備條件。這在當時對我們來說也不是一個合理的選擇。

　　Q：為什么？是因為資金問題嗎？

　　黃仁勛：是的，投資規模的問題。那時我們從未對外部公司進行過投資，尤其是這么大規模的投資。當時我們沒有意識到這是必要的。我一直認為他們可以像其他公司一樣去找風投融資。但他們想要實現的目標并不是通過風投就能完成的。OpenAI想要實現的目標也無法通過風投達成。我現在認識到了，但當時并不了解。

　　不過這也是他們的聰明之處。他們早就意識到必須這樣做。我很高興他們當時做出了這樣的選擇。盡管這導致了Anthropic不得不去找別人，但我仍然為他們存在而感到高興。Anthropic的存在對于世界來說是件好事，我真心為此感到欣喜。

　　Q：當然，你們仍然賺了很多錢，而且每個季度賺得越來越多。

　　黃仁勛：即便如此，仍然可以有遺憾。

　　Q：那問題依舊存在——現在你們手頭有大量資金，并且一直賺更多的錢，你們應該用這些資金來做什么？一個答案是，一個中間商生態系統正在崛起，他們使得這些研究實驗室將資金性開支轉為運營性開支，以便這些實驗室可以租用計算資源。芯片非常昂貴，但它們在生命周期內能產生巨大的價值，因為AI模型正變得越來越強大。英偉達有足夠的資金來承擔這樣的資本性開支。實際上，據報道，你們為CoreWeave提供了多達63億美元的支持，并向其投資了20億美元。

　　那么，為什么英偉達不自己成為一家云服務商，自己租賃這些計算資源？

　　黃仁勛：這是公司哲學問題。英偉達應做“必須做的事，但越少越好”。這意味著，我們正在構建計算平臺的工作是這樣的：如果我們不去做，我真心相信就不會有人去做。

　　如果我們不像現在這樣構建NVLink、不像現在這樣構建整個技術棧、不像現在這樣建立整個生態系統，如果我們沒有在過去20年里堅持建設CUDA——那段時間大部分都是虧錢的——如果我們沒有做這一切，就不會有人去做。

　　如果我們沒有創建所有CUDA-X庫，使它們面向特定領域……十多年前，我們開始著眼于領域專用的庫。我們意識到，如果我們不創建這些庫，無論它們是用于光線追蹤、圖像生成還是早期AI的發展，那么數據處理、結構化數據處理、向量數據處理這些技術都不會存在。我們甚至為計算光刻創建了叫做cuLitho的庫。如果我們不創建它，也不會有人來做。所以，如果我們不做這些工作，加速計算不會取得今天這樣的進展。

　　所以，這是我們必須做的事。我們應該全力以赴，竭盡所能去完成這件事。然而，世界上有很多云服務商，我們不做也總會有人出現。英偉達遵循的理念是做“必須做的事，但越少越好”，一切都是以此為核心的。

　　關于云服務，如果我們不支持CoreWeave這樣的“新型云服務商”存在，那么這些AI云公司就不會存在。如果沒有我們的支持，CoreWeave根本無法存在。我們不支持Nscale，它們也不會走到今天。如果沒有我們的支持，Nebius也不會達到今天的水平。而現在，它們發展得非常好。

　　Q：為什么你不去挑選贏家？

　　黃仁勛：首先，這不是我們的責任。其次，英偉達剛剛創立時，有60家從事3D圖形業務的公司。最后，只有我們活了下來。但如果你當時問那60家公司哪家能活下來，英偉達很可能會被列為最不可能的那一個。

　　當時，英偉達的圖形架構完全搞錯了。不是有一點錯，而是徹底錯了。

　　我們設計了一種開發者完全無法支持的架構。它永遠不可能取得成功。我們本著正確的第一性原理去推導，但最終得出了錯誤的解決方案。

　　當時，所有人都會把我們排除在競爭名單之外。然而，看看我們現在的樣子。

　　因此，我深知，要懷有足夠的謙遜。不要去挑選贏家。要么讓他們自己競爭，要么支持所有人。

　　Q：我有一點沒聽懂。你說英偉達并不優先支持新型云服務公司，但又列舉了很多新型云服務公司，并說“如果沒有英偉達的支持，它們就不會存在”。這兩個說法怎么兼容呢？

　　黃仁勛：首先，它們需要有生存的意愿，并且主動來尋求我們的幫助。

　　當它們渴望存在，并且有自己的商業計劃、專業技能和熱情時——顯然它們必須本身具備一些能力。但最終，它們需要一些投資來站穩腳跟，而我們會為它們提供支持。越早啟動它們的飛輪效應越好。

　　你的問題是，“我們想做金融投資方嗎？”答案是否定的。融資是別人的領域，我們更愿意與所有從事融資業務的人合作，而不是自己去當金融家。我們的目標是專注于我們擅長的領域，讓我們的商業模式盡量簡單，同時支持我們的生態系統。

　　比如，當OpenAI需要規模高達300億美元的投資時，我們會出手幫助他們。世界需要他們的存在。世界渴望他們的存在，我也希望他們存在。他們現在有著強勁的增長勢頭。我們會支持他們并幫助他們擴展。這種投資我們會去做，因為他們需要我們。但我們并不是試圖做“盡可能多的事情”，而是“盡可能少”。

　　Q：這個問題可能顯而易見，但我們多年來一直處于GPU短缺的狀態，現在隨著模型的進步，供需缺口似乎更大了。

　　黃仁勛：沒錯，GPU目前仍然供不應求。

　　Q：是的。英偉達以一種獨特的方式分配稀缺資源，并非單純的價高者得，而是更多地考慮“我們希望這些新型云服務公司能存在”，因此分配一些資源給CoreWeave、Crusoe，以及Lambda之類公司。英偉達為什么會采取這種方式？你同意這樣的市場描述嗎？

　　黃仁勛：不，不，你的前提就是錯的。我們在這些事情上非常謹慎。

　　首先，如果你沒有下訂單，那么再多的討論也是沒用的。在我們收到訂單之前，我們實在無能為力。所以第一步是：我們和所有人一起努力做好需求預測，因為這些東西需要很長時間才能生產出來，而數據中心的建設也需要很長時間。我們通過預測來協調供需，這是第一步。

　　其次，我們盡可能和更多人一起進行需求預測，但最終還是要實際下訂單。也許由于某種原因，你沒有下訂單，那我們又能做什么呢？在某個時間點后，遵循的是“先到先得”原則。不過，如果你的數據中心還沒準備好，或者某些組件還沒就緒，無法讓數據中心啟動運行，我們可能會優先服務其他客戶。這只是為了最大化我們自己的工廠產能利用率，我們可能會做一些這種調整。

　　除此之外，優先級就是“先到先得”。你需要下訂單。如果你不下訂單，那就真的無可操作。當然，這可能演變成一些故事，比如之前報道提到拉里·佩奇、馬斯克和我共進晚餐，請求獲得GPU。那完全不是真的。我們確實一起吃了頓飯，那是一次非常愉快的晚餐。但他們絕對沒有乞求GPU。他們只需下訂單就行了。一旦訂單下來了，我們會盡全力滿足他們的需求。這件事情并不復雜。

　　Q：好吧，所以聽起來就是有一個隊列。如果你的數據中心準備好了，并且訂單在某個時間下達了，那么你會按順序得到交付。但聽上去這仍不是出價最高者就能優先獲得。為什么采取這樣的策略呢？

　　黃仁勛：我們從來不這樣做。

　　Q：好吧。

　　黃仁勛：我們從來沒有。

　　Q：為什么不把東西賣給出價最高的人？

　　黃仁勛：因為這是糟糕的商業行為。你定好價格，然后讓人們決定是否購買。我知道芯片行業的其他公司在需求很高時會調整價格，但我們不會。我們從來沒有這樣做過。你可以依賴我們。我更希望成為行業的基礎，不需要客戶反復猜測。如果我們給了你一個報價，那就是最終價格。如果需求暴漲，那就讓它暴漲吧。

　　Q：另一方面，這也是為什么你和臺積電有良好合作關系的原因，對嗎？

　　黃仁勛：是的，英偉達和臺積電合作即將滿30年了。我們之間甚至沒有簽過法律合同。有些事情總體上講求公平，有時候我占便宜，有時候吃虧。但總體來說，我們有著極好的關系。我可以完全信任他們，完全依賴他們。

　　你可以相信英偉達的是：每一年，都可以期待我們帶來的進步。今年是Vera Rubin，明年是Vera Rubin Ultra，再之后是Feynman，再下一年可能是尚未命名的新產品。每一年，我們都讓你值得期待。放眼整個ASIC領域，你都很難找到另一個團隊如此穩定，讓單片成本每年下降一個數量級，同時保持高產的能力。

　　沒有深度學習，英偉達也會做加速計算

　　Q：一個有趣的問題。假設你們已經占據了臺積電3nm工藝的大部分產能，并且未來在2nm節點時也占據大多數。你是否認為，考慮到 AI 的需求如此之大，而前沿產能無法滿足需求，你們可以回頭利用7nm這樣較老工藝節點的剩余產能，比如制造一個基于Hopper或Ampere架構的芯片，但結合現有的數值優化技術和你提到的其他改進？你覺得我們會在2030年之前看到這樣的情況嗎？

　　黃仁勛：沒這個必要。原因是，每一代架構不僅僅依賴晶體管工藝制程。工程設計、封裝、堆疊、數值優化，以及系統架構上的種種改進都大有作為。

　　如果遇到產能不足的情況，就回到較舊的工藝節點重新設計芯片……那需要的研發投入誰也承擔不起。我們可以承擔向前推進的投入，但承擔不起回頭的代價。當然，如果情形是……做個思想實驗：如果有一天我們得出結論，“我們再也無法得到更多的前沿產能”，如果真到了那天，我當然會立刻選擇回去使用7nm工藝。

　　Q：有人提出過一個問題，為什么英偉達不同時并行展開多個使用不同架構的芯片項目？

　　比如你們可以研發像Cerebras那樣的晶圓級芯片，或者像Dojo那樣的大型封裝，甚至一個完全沒有CUDA的設計。你們有足夠的資源和工程人才，能夠并行開展這些項目。那么，為什么還要把所有的賭注押在一個籃子里？

　　黃仁勛：哦，我們是可以做到。但問題是，我們沒有找到更好的想法。我們可以嘗試這些東西，但它們并沒有更好。我們在模擬器里測試過所有這些方案，結論都很明確：效果更差。所以我們不會去做。我們目前專注的項目，正是我們最想做的。

　　當然，如果任務類別發生了重大變化——我指的不是算法，而是真正的任務需求變化，這取決于市場的形態——那么我們可能會決定增加一些其他的加速器。

　　例如，最近我們引入了 Groq，我們將其整合到CUDA生態系統中。我們之所以這樣做，是因為如今Token的價值已經高得驚人，這么做可以給Token設定不同的價格。幾年前，Token要么免費，要么不貴。但現在，客戶越來越多樣化，他們需要不同的性能表現。比如我們的軟件工程師，如果我能提供更快響應的Token，讓他們比現在更高效，我愿意為此買單。

　　這個市場是最近才出現的。我認為，我們現在可以基于響應時間來細分市場。這就是我們決定拓展帕累托前沿，并創建一個響應時間更快的推理細分市場的原因，盡管它的吞吐量較低。

　　在此之前，提高吞吐量一直更為優先。但我們認為，未來可能會出現一種場景：即便工廠的吞吐量較低，但由于高平均售價（ASP），也有意義。

　　這就是我們這么做的原因。但總體而言，從架構的角度出發，如果讓我擁有更多資源，我會將這些資源投資于英偉達的現有架構。

　　Q：我覺得這種“高溢價Token”和推理市場細分化的想法非常有趣。

　　黃仁勛：是的，市場的進一步細化。

　　Q：好，最后一個問題。假設深度學習革命從未發生過，英偉達現在會做什么？

　　黃仁勛：加速計算——我們一直以來所做的事情。

　　我們認定摩爾定律正在放緩……通用計算在很多方面表現良好，但在許多計算任務上并不理想。

　　因此，我們將一種名為GPU的架構與CPU結合在一起，以加速CPU的計算負載。不同的代碼內核或算法可以被卸載到我們的GPU上運行。結果是，你可以將一個應用程序的速度提高100倍、200倍。

　　這種性能可以用在哪里？顯然是在工程和科學領域，比如物理學、數據處理、計算機圖形學、圖像生成等等。即使今天沒有AI，英偉達依然會是一家非常龐大的公司。

　　這一點有著非常根本的原因，那就是：通用計算能力繼續擴展的潛力基本上已經走到盡頭。更進一步可行方式，是領域專用的加速器。

　　我們最早涉足的領域之一是計算機圖形學，但還有許多其他領域，比如粒子物理和流體模擬、結構化數據處理，以及各種受益于CUDA技術的算法。

　　我們的使命一直是將加速計算帶給全世界，推動那些通用計算無法實現的應用發展，幫助突破科學邊界。一些早期的應用包括分子動力學、用于能源勘探的地震處理、圖像處理以及計算機圖形的方方面面，在這些領域，通用計算效率都太低。

　　如果沒有AI，我會非常遺憾。但正因為我們在計算技術上的進步，深度學習被普及到世界各地。我們讓研究人員、科學家、學生都可以通過一臺PC或GeForce顯卡做出令人驚嘆的科學研究。這一承諾從未改變過，一點點都沒有。

　　如果你看GTC，開場部分根本與AI無關。計算光刻、量子化學研究、數據處理，這些內容與AI無關，但依然非常重要。我知道AI很激動人心，但還有很多人在做不涉及AI的重要工作，而這些計算任務并不僅僅局限于張量計算。

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責任編輯：韋子蓉